Система управления лечебным процессом

Высшим уровнем внедрения современных информационных технологий в медицинскую деятельность является автоматизация управления ЛПУ и здравоохранением в целом.

Автоматизированная система управления (АСУ) представляет собой средство сбора, обработки, накопления, хранения и передачи медицинской информации, предназначенное для автоматизации, как управленческого процесса, так и профессиональной деятельности каждого работника медицинской сферы.

Использование АСУ позволяет добиться снижения численности управленческого аппарата, повысить эффективность и оперативность управления, освободить персонал от большого объема рутинной работы, создав условия для максимального использования его творческих способностей, в кратчайшие сроки обеспечить специалистов различных уровней необходимой информацией и решить многие иные проблемы.

На сегодняшний день отечественными и зарубежными производителями сознано немало АСУ, предназначенных для использования в здравоохранении на различных уровнях: индивидуальном (для одного специалиста), учрежденческом (для управления ЛПУ), территориальном (для управления здравоохранением города, района), региональном и федеральном (для управления здравоохранением всего государства).

Компонентами АСУ являются:

1.  Технические средства – вычислительные устройства, устройства ввода-вывода, запоминающие и накопительные устройства, сетевое оборудование.

2.  Программное обеспечение – компьютерные программные средства, обеспечивающие работу технических средств и обработку информации.

3.  Пользователь или оператор, который осуществляет взаимосвязь с программными и аппаратными средствами системы.

Любая АСУ в процессе своей работы должна выполнять следующие функции:

1.  сбор, обработка и анализ информации о состоянии объекта управления (например, посредством АСУ в стационаре собирается информация о каждом пациенте, рассчитываются и анализируются показатели работы каждого врача, лечебного и вспомогательного отделения и учреждения в целом);

2.  выработка управляющих воздействий (например, АСУ, располагая сведениями о потребности в медикаментах и наличии их в аптеке, может в автоматическом режиме принять решение о необходимости приобретения лекарственных препаратов);

3.  передача управляющих воздействий на исполнение и контроль их передачи (например, АСУ передает в бухгалтерию заявку на приобретение медикаментов);

4.  реализация и контроль выполнения управляющих воздействий (АСУ контролирует поступление новых медикаментов в аптеку и лечебное отделение);

5.  обмен информацией с другими связанными с ней автоматизированными системами (например, показатели работы учреждения АСУ направляет в министерство здравоохранения и центр медицинской статистики).

К АСУ предъявляется ряд общих требований:

1.  должна быть обеспечена совместимость элементов АСУ друг с другом, а также с внешними АСУ, взаимодействующими с рассматриваемой — все компоненты АСУ должны «общаться на одном языке»;

2.  должна предполагаться возможность расширения, развития и модернизации АСУ с учетом перспектив учреждения (например, при создании нового отделения, оно должно быть легко и быстро включаться в АСУ ЛПУ);

3.  АСУ должна обладать достаточной адаптивностью к изменениям условий ее использования (например, внедрение в практику новых нормативных актов, должно найти соответствующее отражение в алгоритмах АСУ);

4.  АСУ должна иметь достаточную степень надежности, так как любой сбой в ее работе негативно отразится на деятельности всего учреждения;

5.  должны быть предусмотрены контроль правильности выполнения автоматизированных функций и возможность диагностирование системы, позволяющие выявить место, вид и причину неполадки;

6.  должны быть предусмотрены меры защиты от неправильных действий персонала, а также от несанкционированного вмешательства и утечки информации.

Современные автоматизированные системы управления строятся на основе концепции локальной обработки информации. Структурной единицей такой АСУ является автоматизированное рабочее место (АРМ) — комплекс средств вычислительной техники и программного обеспечения, располагающийся непосредственно на рабочем месте сотрудника и предназначенный для автоматизации его работы в рамках специальности.

Однако простую совокупность АРМ еще нельзя считать автоматизированной системой управления. В АСУ все элементы должны быть связаны между собой средствами коммуникации (локальной сетью). Именно они, обеспечивая обмен информацией между рабочими местами, делают АСУ системой.

Рассмотрим этот вопрос на примере АСУ стационара. Как известно, основным документом в стационаре является медицинская карта стационарного больного, обычно именуемая историей болезни. Именно она служит основой для объединения АРМ в систему. Речь идет об электронной автоматизированной истории болезни. Она представляет собой комплекс данных о больном, хранящихся в электронном виде в сетевой накопительной базе (в архиве электронных историй болезни).

Благодаря тому, что все АРМ связаны между собой (и, естественно, с архивом электронных историй болезни) средствами коммуникации (в данном случае – локальной сетью), каждый из компетентных сотрудников ЛПУ может работать с историей болезни любого больного непосредственно на своем рабочем месте. Так, в одно и то же время, находясь в различных помещениях, лечащий врач может записывать дневник, лаборант клинической лаборатории – вносить результаты анализа крови, а врач-рентгенолог – описывать рентгенограммы. Кроме того, средства автоматизации некоторых рабочих мест, могут автономно, без участия оператора, обращаться к историям болезни. Например, АРМ постовой сестры может выбирать из историй болезни назначения, группируя их по видам, а АРМ врача – оформлять и направлять в соответствующие службы направления на различные исследования (естественно, руководствуясь сделанными врачом назначениями).

Так осуществляется оперативный обмен медицинской информацией между специалистами, отделениями, службами. В то же время, работа с электронной историей болезни лежит в основе автоматизации управления ЛПУ. База данных историй болезни позволяет произвести обобщающие аналитические, статистические и экономические расчеты с любой степенью детализации в автоматическом режиме. Немаловажно, что такие данные отличаются высокой точностью и достоверностью. Это способствует повышению адекватности и своевременности принимаемых управленческих решений и эффективности управления в целом.

Принято выделять следующие этапы разработки АСУ:

1.  Системный анализ и выбор цели автоматизации. (Необходимо определить, что будет делать система и каковы требования, которым она должна удовлетворять, чтобы быть принятой пользователями, учитывая их меняющиеся потребности и различные интересы. Нужно обозначить целевую функцию системы и определить способы ее достижения.)

2.  Определение приоритетных отдельных задач. (Выявление задач, которые необходимо решить на первом этапе автоматизации.)

3.  Исследование информационных потоков. (Подготовка схем движения информации и взаимодействия всех компонентов или рабочих групп подразделений. Изучение потоков документации. Уточнение маршрутов движения пациентов и сопровождающих документов по подразделениям ЛПУ, начиная с момента поступления и регистрации до передачи документов на хранение или выхода за пределы учреждения.)

4.  Определение комплекса первоочередных задач. (Устанавливается очередность разработки и внедрения отдельных частей информационной системы. Выбранный в результате системного анализа комплекс первоочередных задач автоматизации определяет направление и этапы дальнейших работ по созданию АСУ)

5.  Разработка правового обеспечения автоматизации и изменение организационной структуры учреждения. (Определяется круг прав и обязанностей сотрудников ЛПУ, а также основные, принципиальные линии поведения в условиях неопределенности. Устанавливается порядок взаимоотношений структурных подразделений между собой, администрацией, внешними организациями.)

6.  Разработка технического задания. (Представляются основные данные для разработки АСУ, требования к задачам, которые должны быть реализованы, а также к техническому комплексу, информационному и математическому обеспечению системы.)

7.  Разработка или модификация средств программного обеспечения.

8.  Внедрение. (Проверка выполнения заданных функций системы, выявление и устранение недостатков в действиях системы и разработанной документации.)

ЗАДАНИЕ 1

Познакомьтесь со структурной схемой программного комплекса автоматизированной больничной информационной системы (АБИС) крупного многопрофильного стационара.

ЗАДАНИЕ 2

Составьте структурную схему программного комплекса автоматизированной больничной информационной системы предложенного лечебно-профилактического учреждения. Какие компоненты АБИС отсутствуют в вашей схеме? Какие дополнительные структурные подразделения вы отметили в созданной схеме? В каком по-вашему мнению направлении необходимо провести усовершенствование АБИС предложенного лечебно-профилактического учреждения.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ

1.Что вы понимаете под термином информационная система.

2.В чем заключается основная задача информационных систем медицинского назначения.

3.Перечислите классы медицинских информационных систем в зависимости от уровней управления и организации.

4.Перечислите классы медицинских информационных систем, определяющихся спецификой решаемых ими задач.

5.Назовите функции каждой из перечисленных информационных систем.

6.Что Вы понимаете под автоматизированной системой управления, какова ее роль в деятельности ЛПУ.

7.Какие уровни АСУ вам известны.

8.Назовите компоненты АСУ

9.Перечислите функции АСУ.

10.  Сформулируйте требования к АСУ.

11.  Опишите структуру АСУ.

12.  Какие этапы разработки АСУ принято выделять.

система управления лечебным процессом
ЗАНЯТИЕ №3

Автоматизированное рабочее место врача: аппаратное обеспечение. Медицинские приборно-компьютерные
системы.

Цель: Ознакомиться аппаратным обеспечением автоматизированного рабочего места врача – медицинскими приборно-компьютерными системами.

Необходимо знать: понятие автоматизированного рабочего места врача, медицинской приборно-компьютерной системы; классификацию медицинских приборно-компьютерных систем по функциональным возможностям, по назначению; назначение медицинских приборно-компьютерных систем для функциональной диагностики, лучевой диагностики, мониторных систем, систем для управления лечебным процессом; этапы компьютеризированного функционального исследования.

Необходимо уметь: определять на практике тип медицинской приборно-компьютерной системы, ее назначение и основные принципы работы.

Автоматизированное рабочее место врача

Структурной единицей автоматизированной системы управления является автоматизированное рабочее место (АРМ).

Автоматизированное рабочее место — комплекс средств вычислительной техники и программного обеспечения, располагающийся непосредственно на рабочем месте сотрудника и предназначенный для автоматизации его работы в рамках специальности.

АРМ врача как и любая компьютерная система, оно состоит из аппаратных средств и программного обеспечения. В большинстве случаев к аппаратным средствам особых требований не предъявляется. Однако врачи некоторых специальностей нуждаются в специальных устройствах ввода информации, нередко в их роли выступают медицинские приборы. Например, автоматизированное рабочее место врача функциональной диагностики должно содержать в качестве устройств ввода информации электрокардиограф, спирограф и т. д.

Медицинские приборно-компьютерные системы

Современная медицина немыслима без широкого применения приборов и устройств. В последнее время наметилась тенденция компьютеризации медицинской аппаратуры. Использование компьютеров в сочетании с измерительной и управляющей техникой позволило создать новые эффективные средства для обеспечения автоматизированного сбора, обработки и хранения информации о больном и управлении его состоянием – медицинские приборно-компьютерные системы (МПКС).

Рассмотрим классификацию современных МПКС.

По функциональным возможностям выделяют клинические и исследовательские системы. Первые ориентированы на выполнение строго очерченного круга типовых медицинских методик. Ограниченность таких систем является их бесспорным достоинством, так как позволяет максимально упростить работу с ними, сделав ее доступной для среднего медперсонала. Исследовательские системы содержат широкий набор управляющих, аналитических, изобразительных и конструкторских средств, позволяющих реализовывать разнообразные методики, как клинического, так и научно-исследовательского назначения. Поэтому работа с такими системами с полнотой использования предоставляемых возможностей требует повышенной профессиональной квалификации и творческого мышления. В тоже время после реализации конкретной методики, она может быть зафиксирована, и последующее ее исполнение по своей трудоемкости и требованию квалификации персонала не будет существенно отличаться от работы с клинической системой.

Существует и другая классификация по функциональным возможностям. Согласно ей выделяют специализированные, многофункциональные и комплексные системы. Первые предназначены для проведения исследований одного типа, например, электрокардиографических. Многофункциональные системы позволяют проводить исследования нескольких типов, основанных на схожих принципах, например, электрокардиографические и электроэнцефалографические. Комплексные системы обеспечивают комплексную автоматизацию многогранной медицинской задачи.

По назначению МПКС можно разделить на несколько классов: системы для проведения функциональных исследований, системы лучевой диагностики, мониторные системы, системы управления лечебным процессом, системы лабораторной диагностики, системы для научных медико-биологических исследований.

Наибольшее развитие получили МПКС для функциональной диагностики. Показатели, изучаемые в рамках функциональной диагностики, по способу измерения могут быть разделены на три группы.

1.  Биоэлектрические показатели прямого измерения – это электрические потенциалы, генерируемы организмом человека:

—  электроэнцефалограмма (ЭЭГ), отражающая изменение биопотенциалов головного мозга;

—  вызванные потенциалы (ВП) — фоновые изменения среднего уровня ЭЭГ в ответ на внешние раздражители;

—  электрокардиограмма (ЭКГ) — электрическая активность сердца, вызывающая сокращения сердечных мышц;

—  электромиограмма (ЭМГ) представляет электрическую активность, связанную с сокращением скелетных мышц;

—  электрокулограмма (ЭОГ) является электромиограммой мышц, управляющих движениями глазного яблока.

2.  Показатели косвенного электроизмерения выражаются в изменении электрического сопротивления участков кожи и тела человека, для измерения которого необходимо дополнительное пропускание тока через исследуемый орган:

—  реограмма (РГ) характеризует изменение объемного сопротивления участков тела и органов, вызванное движением крови по сосудам, то есть изменением кровенаполнения;

—  кожно-гальваническая реакция (КРГ) — изменение сопротивления кожи как реакция на раздражения эмоционального и болевого характера, отражающиеся на деятельности потовых желез.

3.  Показатели преобразовательного измерения отражают различные процессы биохимического или биофизического происхождения, требующие предварительного преобразования в изменение электрического тока и напряжения посредством специализированных датчиков:

—  фонокардиограмма (ФКГ), характеризующая акустические явления, возникающие при работе сердца;

—  спирограмма (СГ), отражающая динамику изменения скорости воздушного потока в дыхательных путях при вдохе и выдохе;

—  динамика дыхательного ритма — обычно измеряется при помощи пьезодатчиков по изменению длины нагрудных эластичных ремней;

—  пульсоксиметрия (ПО) фиксирует изменения насыщения крови кислородом по отраженному свету с использованием светочувствительных датчиков;

—  плетизмограмма – описывает изменение кровотока, регистрируемое фотодатчиками по отраженному от мелких сосудов свету.

Основные этапы компьютеризированного функционального исследования:

Первый этап – подготовительный, заключается в соответствующей подготовке пациента и аппаратуры: закреплении на теле пациента датчиков, подключении к биоусилителю, регистрации паспортных данных пациента и т. д.

Второй этап — планирование исследования: устанавливают частоту дискретизации, определяют число отведений, настраивают усилитель, выбирают интервал наблюдений (временной промежуток, в течение которого регистрируемые биосигналы заносятся в протокол исследования), назначают параметры экспресс-анализа данных (это вычисление некоторых характеристик изучаемого показателя непосредственно в процессе исследования). При выполнении типовых клинических исследований используются заранее созданные и сохраненные в памяти компьютера планы.

Третий этап – это собственно выполнение исследования. Во время регистрации изучаемых параметров можно наблюдать соответствующие графики на мониторе компьютера в реальном временном масштабе и вносить коррективы в процесс исследования. Результатом исследования в реальном времени является запись биосигналов за определенный промежуток времени. В дальнейшем эту запись можно просматривать и редактировать, например, удалять артефакты, выделять наиболее интересные существенные фрагменты записи и т. д.

Четвертый этап – это вычислительный анализ. Его методы и средства зависят от области исследования. В результате вычислительного анализа исследователь получает ряд интегральных или статистических величин, облегчающих и уточняющих трактовку результатов исследования.

Пятый этап – это компьютерная диагностика. Программное обеспечение ПКС может содержать специальные алгоритмы, позволяющие автоматизировать клиническую интерпретацию результатов исследования. Однако, следует помнить, что вычислительные машины на современном этапе не могут полностью решить эту проблему. Для корректного клинического заключения требуется не формализуемый профессиональный опыт врача.

МПКС для лучевой диагностики

Отличительной их особенностью является работа с изображением. Все виды компьютерных операций над изображениями можно разделить на 4 группы:

—  обработка – это такая операция над изображением, при которой в результате его изменения формируется новое изображение, в чем-то превосходящее оригинал. Обычно этот метод используется для того, чтобы выделить интересующие исследователя детали.

—  анализ– это процесс извлечения из него количественной или качественной информации.

—  реставрация – это восстановление плохих или поврежденных изображений.

—  реконструкция – это процесс создания двумерных изображений по данным, полученным в каком-либо другом виде или трехмерного изображения по серии двумерных. Этот метод используется в томографии.

В настоящее время существуют ПКС для ультразвуковых, рентгенологических, магниторезонансных, радионуклидных и тепловизионных исследований. Кроме того, существуют универсальные системы, позволяющие работать с медицинскими изображениями, полученными любым из указанных методов, а также проводить их совместный анализ.

Мониторные системы

Задача оперативной оценки состояния пациента возникает в первую очередь при непрерывном наблюдении за больным в палатах интенсивной терапии, операционных и послеоперационных отделениях. В этом случаи требуется на основании длительного и непрерывного анализа большого объема данных, характеризующих состояние систем организма пациента, обеспечить не только оперативную диагностику критических ситуаций, но и прогнозирование состояния пациента, а также определить оптимальную коррекцию возникающих или прогнозируемых нарушений.

К числу наиболее часто используемых при мониторинге параметров относятся: электрокардиограмма, давление крови, частота дыхания, температурная кривая, содержание газа в крови, минутный объем кровообращения, содержание газа в выдыхаемом воздухе, электроэнцефалограмма. Важной особенностью мониторных систем является наличие средств экспресс-анализа и визуализации его результатов в режиме реального времени. Чаще всего мониторные системы используются для одновременного слежения за состоянием от одного до шести больных, причем у каждого из них может изучаться до 16 основных физиологических параметров.

Системы управления лечебным процессом

В последние годы все более широкое распространение приобретают системы управления лечебным процессом. В большинстве случаев речь идет о системах интенсивной терапии и биологической обратной связи. По реализуемой в них структурной конфигурации системы интенсивной терапии подразделяются на два класса: системы программного управления и замкнутые управляющие системы. К первым относятся системы для осуществления лечебных воздействий, например, снабженная вычислительными устройствами аппаратура для физиотерапии, ИВЛ, гемодиализа, искусственного кровообращения. Замкнутые системы интенсивной терапии объединяют в себе задачи мониторинга, оценки состояния больного и выработки управляющих воздействий. На практике замкнутые системы создаются для очень частных, строго фиксированных задач: управление артериальным давлением при острых гипертензивных состояниях, управление уровнем глюкозы в крови при сахарном диабете и т. д.

Системы биологической обратной связи предназначены для предоставлении пациенту информации о функционировании его внутренних органов и систем, что позволяет путем сознательного волевого воздействия пациента достигать терапевтического эффекта при некоторых патологиях.

ЗАДАНИЕ

(занятие проводится на базе лечебно-профилактического учреждения)

Познакомьтесь с МПКС отделений функциональной диагностики и интенсивной терапии.

1.  Перечислите МПКС, которыми располагают данные отделения.

2.  К какому типу относится каждая из систем.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ

1.  Что вы понимаете под понятием «автоматизированное место врача».

2.  Перечислите компоненты аппаратного обеспечения, необходимые врачу любой специальности.

3.  Что называют медицинскими приборно-компьютерными системами.

4.  Как можно классифицировать МПКС.

5.  В чем отличие клинических и исследовательских МПКС.

6.  Расскажите о классификации МПКС по функциональным возможностям.

7.  Что такое МПКС для функциональной диагностики. Какие показатели измеряются в рамках функциональной диагностики.

8.  Приведите примеры МПКС для функциональной диагностики.

9.  Перечислите этапы компьютеризированного функционального исследования.

10.  Расскажите о МПКС для лучевой диагностики. Какие операции над изображением вы знаете.

11.  Приведите примеры МПКС для лучевой диагностики.

12.  Какие МПКС называют мониторными системами.

13.  Расскажите о МПКС для управления лечебным процессом.

ЗАНЯТИЕ №4

Организация автоматизированного рабочего места врача. Системы управления базами данных.

Цель: Ознакомиться с основными принципами организации автоматизированного рабочего места врача и работой систем управления базами данных.

Необходимо знать: понятие автоматизированного рабочего места, общие принципы его создания и требования к организации; понятие медицинских электронных баз данных, преимущества электронных карт перед рукописными.

Необходимо уметь: уметь работать с готовой базой электронных историй болезни, вносить новые данные в базу и редактировать их.

Организация автоматизированного рабочего места врача

Автоматизированное рабочее место (АРМ) — комплекс средств вычислительной техники и программного обеспечения, располагающийся непосредственно на рабочем месте сотрудника и предназначенный для автоматизации его работы в рамках специальности.

Создание АРМ значительно улучшает качество лечебно-диагностической помощи. Сокращает время, затрачиваемое на оформление документации, позволяя уделять больше внимания работе с пациентами.

Существует четыре общих принципа создания АРМ:

1.  Системность: АРМ должно представлять собой систему взаимосвязанных компонентов, при этом структура АРМ должна строго соответствовать тем функциям, для выполнения которых создается данное автоматизированное рабочее место.

2.  Гибкость: данный принцип предполагает возможность модернизации АРМ, для этого все подсистемы рабочего места выполняются в виде отдельных легко заменяемых модулей, а для того, чтобы при замене не возникало проблем несовместимости, все элементы должны быть стандартизованы.

3.  Устойчивость: АРМ должно выполнять свои функции независимо от воздействия как внутренних, так и внешних факторов, при возникновении сбоев работоспособность системы должна быстро восстанавливаться.

4.  Эффективность: затраты на создание и эксплуатацию системы не должны превышать выгоду от ее использования.

К автоматизированному рабочему месту предъявляются следующие требования:

1.  полнота удовлетворения информационных потребностей пользователя (например, АРМ должно предоставлять доступ к различной справочной информации, руководствам по специальности и т. д.);

2.  минимальное время ответа на запросы пользователя, чем быстрее получена информация, тем выше ее ценность;

3.  адаптация к уровню подготовки пользователя и специфике выполняемых действий;

4.  возможность быстрого обучения пользователя основным приемам работы;

5.  надежность и простота обслуживания;

6.  дружественный интерфейс (работа с АРМ должна быть комфортной для пользователя);

7.  возможность работы в составе вычислительной сети (наличие коммуникаций объединяет АРМы в АСУ).

При создании автоматизированного рабочего места конкретного сотрудника, прежде всего, необходимо определить круг его должностных обязанностей, перечень наиболее типичных манипуляций, выполняемых на рабочем месте и потребность в той или иной информации. Следующим шагом является выбор функций, которые могут быть автоматизированы. На основе этих сведений создается АРМ с характерным набором технических и программных средств, наиболее полно отвечающее потребностям работника.

В настоящее время разработаны автоматизированные рабочие места практически для всех, нуждающихся в них, сотрудников лечебно-профилактических учреждений. Так существуют АРМ руководителя, сотрудника административно-хозяйственных служб (бухгалтера, специалиста по кадрам, юриста, секретаря и т. д.), АРМ врачей различных специальностей, медрегистратора, старшей сестры, постовой сестры и т. д.

Системы управления базами данных

Базы данных служат для сбора, накопления, хранения и использования медицинской информации. К ним можно отнести электронные медицинские карты стационарных и амбулаторных больных, архивы результатов различных исследований, электронные системы учета лекарственных препаратов и т. д. Они позволяют не только компактно хранить соответствующую информацию и оперативно визуализировать ее, но и содержат средства сортировки, фильтрации и преобразования информации с созданием отчетных документов. Кроме того, базы данных допускают расширение и редактирование в зависимости от потребностей пользователя и позволяют организовать защиту информации от утраты и несанкционированного доступа. Благодаря этим свойствам электронные базы данных служат мощным инструментом автоматизации работы врача.

Следует отметить, что значительная часть информации, используемой в управленческой деятельности, существует в форме документов. Особенно актуально это положение для здравоохранения. Нельзя не учитывать, что документационное обеспечение управления представляет собой отдельную и достаточно сложную отрасль современной науки, а грамотное оформление документов является обязательным условием успешной деятельности, как каждого специалиста, так и учреждения в целом.

Одно из перспективных направлений применения информационных технологий в здравоохранении – это использование вычислительной техники для обработки медицинской документации. АРМ позволяет вести централизованную базу данных пациентов, включая всю информацию об обследованиях и проводимом лечении. При использовании АРМ и правильной организации системы хранения данных карта пациента никогда не потеряется, а поиск ее будет максимально упрощен. Кроме того, все заключения и результаты обследования и лечения могут быть в любой момент распечатаны на принтере и выданы на руки пациенту. Современная концепция медицинских информационных систем предполагает объединение электронных записей о больных с архивами медицинских изображений, результатами работы автоматизированных лабораторий и следящих систем, а также наличие современных средств обмена информацией (электронной почты, Интернета, видеоконференций). Обслуживание пациентов становится более удобным и для врачей, и для самих пациентов.

Рассмотрим некоторые преимущества электронных карт перед рукописными:

1.  удобочитаемость и точность (по сравнению с рукописными);

2.  могут включать различные виды информации (результаты исследований в виде звуковых файлов, видео — файлов, графических файлов);

3.  сокращение времени на оформление документов за счет уменьшения набора текста при использовании шаблонов, выбора из предложенного списка, автозаполнения;

4.  быстрый доступ (уменьшается время доступа; доступ не локальный, а глобальный: сколь угодно большое число медработников одновременно могут использовать информацию);

5.  оптимизация поиска необходимой информации (по фамилии, дате, диагнозу и т. д.);

6.  возможность напоминания и сигналов;

7.  оптимизация хранения информации;

8.  поддержка статистических отчетов и научных исследований (быстро осуществляются выборки данных, генерируются отчеты в автоматическом режиме);

9.  защита данных (разрешение/запрет просмотра и редактирования данных);

10.  конфиденциальность информации (возможность организации ограниченного доступа к карте по системе паролей);

11.  информация может быть в любой момент распечатана на принтере любом количестве экземпляров.

Существуют некоторые проблемы внедрения компьютеризированных историй болезни. Это высокие первоначальные финансовые и временные затраты на заказ и установку аппаратного и программного обеспечения, обучение персонала; последующие эксплутационные траты на поддержание нормального бесперебойного функционирования, обслуживание и модернизацию системы, доступ к сетям связи. Однако, при грамотной организации АРМ эти затраты не столь велики и быстро окупаются быстротой и удобством работы.

ЗАДАНИЕ 1

Ознакомьтесь с программой «Medwork Demo».

Medwork – это интегрированная среда, позволяющая организовать ввод, хранение и обработку информации о пациентах в любой области медицины. Система позволяет:

—  Формально описать историю болезни в виде привычной для медиков амбулаторной карты, состоящей из форм-бланков. Встроенный генератор бланков позволяет с помощью простого и понятного интерфейса изменять и создавать новые. Многообразие типов бланков от простых текстовых до графических или документов редактора Word позволяет легко описать функциональное состояние пациента, динамику изменения наблюдаемых параметров. Разнообразные шаблоны и редактируемые справочники значительно сократят время на заполнение карты.

—  С помощью механизма интерактивно создаваемых выписок из истории болезни, рассмотреть данные из карты пациента в произвольно задаваемом виде. При этом врач имеет возможность расположить на экране данные в привычном ему виде, независимо от формата ввода исходных форм.

—  В интерактивном режиме создавать разнообразные очереди, списки пациентов для направления на другие рабочие места. Простой и удобный интерфейс работы с группами пациентов дает возможность планировать график приемов на любом рабочем месте, от процедурного кабинета до планирования и учета операционных списков.

—  Выставить счет пациенту и получить отчет о платежах.

—  Получить подробные статистические отчеты по всем основным направлениям деятельности: по лечебной работе, статистика приемов, финансовый отчет и т. п. Открытый формат данных делает возможным доступ к системе из любых известных генераторов отчетов.

—  Осуществлять ввод данных с любых медицинских приборов, имеющих соответствующий интерфейс. В системе предусмотрена возможность подключения драйверов устройств и сопряжение их с базовыми формами. Экспорт/импорт данных позволяет организовать обмен данными с любыми внешними программами.

Модель амбулаторной карты. Вся информация о пациенте хранится в виде списка заполненных форм, имитирующего реальную амбулаторную карту пациента.

Форма в системе Medwork– это специально спроектированный бланк с полями ввода, в которых могут находиться некоторые начальные данные. Форма имеет ряд свойств, таких как название, тип, принадлежность к группе форм, уровень доступа и др.

Заполненная форма также называется записью в карте пациента, так как содержимое формы (имеется в виду полезное содержимое, т. е. заполненные поля ввода) реально хранится в виде одной записи в базе данных. Это необходимо для четкой структуризации данных пациента и для ведения статистики.

В карту можно добавлять новые записи, а также редактировать или удалять уже имеющиеся. Формы могут содержать любые данные – текст, графику, поля ввода, таблицы и т. д. Примером форм является бланк – анализ крови, осмотр терапевта. Амбулаторную карту можно просматривать, перемещаясь по оглавлению, либо просто листать, переходя со страницы на страницу. Пользователь может добавить в карту любую чистую форму-бланк из библиотеки форм и заполнить его. При этом работа с картой происходит в редакторе и внешне одинакова для всех типов форм.

Каждый пациент имеет свой уникальный номер, который и является номером амбулаторной карты. Поиск карты осуществляется по этому номеру либо по регистрационным данным пациента – фамилии, имени отчеству, дате рождения полу.

1.  Запустите программу при помощи ярлыка Medwork 2.2 в папке Занятие 4 в папке Задание в папке Студент.

2.  Ознакомьтесь с любой из имеющихся в базе данных медицинской картой.

В списке пациентов выберите любую запись и щелкните на ней мышью. Просмотрите формы, входящие в карту, выбирая их в окне Карты пациента.

3. Создайте новую карту пациента.

Нажмите кнопку Новый или F и последовательно заполните формы.

5.  Получите отчет о работе врачей.

Нажмите кнопку Отчет или Fвыберите Анализ работы врачей. Даты вводятся по умолчанию.

6. Составьте выписку для любого из пациентов.

Выберите любую карту и нажмите кнопку Выписки или Fвыберите Выписной эпикриз.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7

УПРАВЛЕНИЕ ЛЕЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ.

Лечебный процесс является сложным циклическим процессом, включающим в себя сбор и обработку медико-биологических данных, постановку диагноза, выбор стратегии лечения и проведение собственно лечения. У. л. п. может происходить с участием и без участия медицинского персонала (см. Автоматизация медицинской диагностики).

На рис. 1 представлена блок-схема автоматизации одного цикла лечебного процесса в медицинской информационной системе. Информация о состоянии здоровья больного собрана в стандартизированной истории болезни (СИБ) — блок 1. В блоке 2 производится накопление СИБ, т. е. создаются массивы информационной системы. Каждой СИБ присваивается свой идентификатор, что позволяет производить различные преобразования над информационными массивами, например, статистическую обработку, разделять признаки и симптомы на анамнестические и физикаль-ные. Модели болезней и лечебных воздействий содержатся в долговременном запоминающем устройстве системы (блок 3). Диагноз болезни определяется в блоке 4, а специфические проявления и особенности течения данного заболевания у данного больного — в блоке 5.

(рис. см. скан)

1. Блок-схема автоматизации цикла лечебного процесса.

Прогнозирование течения и исхода заболевания производится в блоке 6. Выработка конкретной стратегии лечения и выбор лечебного воздействия происходят в блоке 7. Данные о состоянии больного, а также другие данные (напр.,

выработанная системой рекомендация относительно лечебного воздействия) сначала поступают к врачу (блок 8), а уж затем врач назначает больному (блок 9) соответствующие лечебные воздействия, соглашаясь или нет с рекомендацией системы. Еслн врач на основании дополнительной информации не согласен с рекомендацией системы, он может использовать эту информацию для корректировки памяти (блок 3) системы. Этим и оканчивается один цикл лечебного процесса.

Лечебный процесс может состоять из различного числа циклов — от двух до многих десятков. Поэтому на каждом цикле производится оценка и коррекция управляющего воздействия. Диагноз выздоровления и прогноз для жизни определяются после выздоровления больного.

Сущность матем. методов принятия решений при У. л. п. состоит в следующем. После того как установлены специфические особенности заболевания больного, можно переходить к построению прогноза течения и исхода заболевания, а также к назначению лечебных воздействий. Пусть известны модель математическая диагностируемого объекта обучающая и экзаменационная выборки . Пусть лечебные воздействия (методы), которые могут больного с состоянием здоровья перевести в новое состояние и пусть вероятность такого перехода. Обозначим через меру эффективности метода лечения при классе. Тогда задачу нахождения оптим. совокупности лечебных воздействий можно сформулировать так: найти такую оптим. совокупность лечебных воздействий чтобы мера эффективности их была максимальна. В этом случае мера эффективности макс. значение меры эффективности, или оптим. лечебное воздействие на достигается при Это определение действует для тех пар для которых справедливо утверждение о том, что лучше, чем

Предположим, что общая эффективность лечебных воздействий ; — является аддитивной ф-цией, состоящей из Тогда для определения оптим. совокупности лечебных воздействий можно сформулировать Беллмана принцип оптимальности многошагового процесса принятия решения: оптимальная совокупность лечебных воздействий обладает тем свойством, что, каково бы ни было первоначально назначенное лечебное воздействие при состоянии здоровья больного последующее лечебное воздействие должно быть оптим. относительно первоначально назначенного лечения. Исходя из этого принципа, макс. эффективность лечебных воздействий можно получить в виде

(рис. см. скан)

2. Схема решения задачи лечебного процесса.)

Т. о., выбор оптим. совокупности лечебных воздействий сводится к поиску (рис. 1) на графе макс. пути.

Системный подход к решению задач по автоматизации лечебного процесса связан с большим объемом вычисл. работ над информационными массивами. Существенным является оптим. выбор способов представления исходных данных, поиска и выделения нужной информации из массивов, вычислений, хранения промежуточных и окончательных результатов вычислений.

Для построения и исследования решающих правил массив основных стандартизированных историй болезни преобразуется в массивы с адресно-групповым способом хранения данных. К информационным массивам системы относятся также: массивы историй болезни различных клиник, входящих в данную медицинскую информационную систему; выписки из историй болезни; стандартизированные карты обследования; таблицы экспериментальных данных; диагностические оценки симптомов и состояний; оценки эффективности лечебных воздействий; массивы критериев качества принимаемых решений; результаты принятия решений решающими правилами системы по обучающей и экзаменационной выборкам; алфавит медицинских и др. терминов; каталог программного обеспечения, с помощью которого определяется свободное место в памяти системы, адрес записи массива и сведений о массиве; описание режимов работы различных программ, а также описания массивов и документов.

Решение задач диагностики, прогнозирования течения заболевания и других при условии использования различных типов решающих правил и априорных данных показано на рис. 2. Специфика каждого из решающих правил определяется последовательностью использования исходных массивов и результатов вычислений, последовательностью выборки чисел из массивов, характером и последовательностью действий над числами, способом хранения и использования промежуточных результатов вычислений. При этом каждое из решающих правил можно задать списком операторов и списком режимов работы системы. В свою очередь список режимов работы и список операторов можно определить как описание задачи для управляющего блока программы. Описания соответствующих задач записываются в памяти системы и используются по мере необходимости.

Лит.: Парин В. В., Баевский Р. М. Введение в медицинскую кибернетику. М. — Прага, 1966; Медицинская информационная система. К., 1971 . Попова. А., Яненко В. М., Щульга В. А. Информационная модель лечебного процесса. «Кибернетика», 1971, № 6; Лепли Р., Ластед Л. Медицинская диагностика и современные методы выбора решения. В кн.: Математические проблемы в биологии. Пер. с англ. М., 1966.

А. А. Попов, В. М. Яненко, В. А. Шулъга.

Лекция 14, 15

Тема 4.2. Медицинские приборно-компьютерные системы (МПКС)

Понятие о медицинских приборно-компьютерных системах

Медицинские приборы, оборудование, измерительная и управляющая техника плюс компьютеры со специальным программным обеспечением представляют собой медицинские приборно-компьютерные системы (МПКС).

Эти медицинские информационные системы базового уровня предназначены для визуальных методов обследования, проведения лабораторных анализов и исследований, контроля (мониторинга) за состоянием пациентов и решения других медицинских задач. Главное преимущество этих систем состоит в высокой информативности и валидности (комплксность) выходных данных.

Сбор информации о состоянии больного, ее обработка в реальном режиме времени и выдача на устройство вывода в нужном для врача виде в таких комплексах почти или полностью автоматизированы, благодаря огромным возможностям микропроцессорной техники.

Специальное программное обеспечение для каждого вида МПКС представляет совокупность различных программ с разнообразными функциями по управлению медицинским оборудованием и обработке информации и является «ноу-хау» фирм производителей этой продукции.

Направления использования МПКС:

1. МПКС для диагностических визуальных исследований (системы компьютерного анализа данных томографии, ультразвуковой диагностики, термографии, радиографии).

  1. МПКС для наблюдения за состоянием здоровья пациента (мониторинги).

  2. МПКС для проведения лабораторных анализов и исследований (анализа данных микробиологических и вирусологических исследований, анализа клеток и тканей человека).

  3. МПКС в лучевой терапии (системы дозиметрического планирования).

Среди МПКС особое место занимает компьютерный мониторинг – аппаратные комплексы, предназначенные для наблюдения за параметрами работы какого-нибудь одного органа или группы органов.

Классификация медицинских приборно-компьютерных систем

По функциональным возможностям МПКС подразделяются на: специализированные, многофункциональные и комплексные.

Специ­ализированные (однофункциональные) системы предназначены для проведения исследований одного вида (например, электрокардио­графических).

Многофункциональные системы позволяют проводить исследова­ния нескольких видов (например, электрокардиографические и электроэнцефалографические).

Комплексные системы обеспечивают комплексную автоматизацию важной медицинской задачи. Например, мониторная система для ав­томатизации палаты интенсивного наблюдения, позволяющая отсле­живать важнейшие физиологические параметры пациентов, а также контролировать функционирование аппаратов искусственной венти­ляции легких.

По назначению МПКС могут быть разделены на ряд классов. К ним относятся:

  1. системы для проведения функциональных и морфологи­ческих исследований;

  2. мониторные системы;

  3. системы управления лечебным процессом;

  4. системы лабораторной диагностики;

  5. системы для научных медико-биологических исследований.

Широкое распространение получают системы для проведения функциональных и морфологических исследований. С их помощью осуществляются:

— исследования системы кровообращения;

— исследования органов дыхания;

— исследования головного мозга и нервной системы;

— исследования органов чувств (зрение, слух и т. д.);

— рентгенологические исследования (в том числе компьютер­ная томография);

— магниторезонансная томография;

— ультразвуковая диагностика;

— радионуклидные исследования;

— тепловизионные исследования.

Мониторные системы предназначены для длительного непрерыв­ного наблюдения за состоянием пациента в первую очередь в пала­тах интенсивной терапии, операционных и послеоперационных отде­лениях.

К системам управления процессами лечения и реабилитации от­носятся автоматизированные системы интенсивной терапии, системы биологической обратной связи, а также протезы и искусственные органы, создаваемые на основе микропроцессорной технологии.

К системам для лабораторной диагностики относятся системы, предназначенные для автоматизированной обработки данных лабораторных исследований. В их число входят системы для анализа биосред и биожидкостей организма больного (крови, мочи, клеток, тканей человека и т. п.), данных микробиологических и вирусологических исследований, иммуноферментных исследований и другие.

Системы для научных медико-биологических исследований отли­чаются более широкими возможностями, позволяющими осуществ­лять более детальное и глубокое изучение состояния организма боль­ного. Кроме того, системы для научных исследований позволяют проводить исследования на животных.

Ведущие области их применения

В настоящее время МПКС используются в различных медицинских областях: кардиологии, хирургии, терапии, гастроэнтерологии, онкологии, педиатрии и других направлениях, т.е., там, где нужны современные методы диагностики и мониторинга.

Внедрение цифровых технологий совершенствует уже известные новые методики исследования. К последним достижениям совсем нового вида исследования и мониторинга принадлежит применение миниатюрных цветных видеокамер, помещенных в капсулу в виде пилюли размером с витаминное драже, которые заглатывают пациенты. Этот инвазивный метод обследования пищевода применяется с целью диагностики и оценки степени тяжести заболевания, а также выявления признаков опухолевого поражения ЖКТ на ранних стадиях. Камера на базе микропроцессора скользит вниз по пищеводу, при этом делает 2600 снимков за 14 секунд (185 снимков в сек.)

Передача видеоданных осуществляется на носитель информации ПК врача и завершается в количестве, достаточном для постановки диагноза. Аналогично проводится обследование других отделов желудочно-кишечного тракта, по которым движется видеокамера.

Рис.5.2

Таким образом, к началу ХХІ столетия медицина получила возможность исследовать все органы человека, причем большинство методов являются неинвазивными, т.е., исключающими введение в организм человека инструментов или контрастных веществ. Исследования становятся комфортными, необременительными для больного. Они не сопровождаются болевыми ощущениями и осложнениями при обследованиях.

Компьютерные мониторинговые системы.

Компьютерный мониторинг – это продолжительное непрерывное наблюдение за медико-биологическими параметрами пациентов, их обработка в реальном режиме времени. В настоящее время выделились два направления мониторинговых систем:

  1. Системы критических состояний, применяемые к больным в реанимационных и операционных отделениях, палатах интенсивной терапии.

  2. Системы наблюдения за биологическими параметрами с целью контроля диспансерных пациентов, диагностики, скрининга определенных групп населения.

Первое направление содержит в себе системы для исследования функций кровообращения (электрокардиография, кардиоритмография, реография), органов дыхания (спирография), головного мозга (электроэнцефалография, реоэнцефалография) и др. Медицинские приборы функциональной диагностики для обследования кровообращения, головного мозга, органов дыхания подключают к одному или нескольким пациентам, за которыми необходимо длительное наблюдение. Сигналы от приборов поступают на АЦП, а дальше на вычислительный комплекс с программным обеспечением, который, в свою очередь, проводит их анализ (расшифровку) и при критических показателях, угрожающих жизни, обеспечивает звуковой или световой сигнал тревоги на посту медицинской сестры. При этом на экране монитора указывается номер прикроватного комплекса и критические параметры, отмеченные приборами. Программное обеспечение с высокой точностью обрабатывает основные параметры и специфические морфологические признаки, на основании которых может формироваться корректный автоматический вывод (общие сведения и характер зарегистрированных нарушений). Текстовый компьютерный вывод создается на базе элементарных формулировок. Программа управления комплексом и базой данных может обеспечивать хранение результатов исследований в виде электронных историй болезни каждого пациента. Мониторинг сигналов можно проводить неограниченно долго.

Следует отметить, что мониторинговые системы не заменяют работу врача по анализу данных, так как нет программ, которые могли бы заменить специалиста. При необходимости врач проводит дополнительный анализ кривых, записанных в памяти ПК, и может формировать собственный вывод.

В наше время такие системы одновременно могут проводить наблюдение сразу за 6-ю пациентами, причем у каждого изучается до 16 параметров.

Ко второму направлению мониторинговых систем относятся обследования пациентов в условиях обычного образа жизни (работы, прогулок) на протяжении 24 часов и больше (48, 72 часа). Например, холтеровское мониторирование (суточное мониторирование ЭКГ по методу Холтера) — один из популярных методов диагностики ишемической болезни сердца (ИБС) и нарушений сердечного ритма. Исследование представляет собой непрерывную регистрацию электрокардиограммы. Запись ЭКГ осуществляется с помощью специального портативного аппарата – рекордера, который пациент носит с собой (на ремне через плечо или на поясе), отмечая в специальном дневнике время и обстоятельства возникновения неприятных симптомов со стороны сердца.

Специфика мониторных систем

Мониторные МПКС предназначены для осуществления длительно­го непрерывного наблюдения за состоянием больных в палатах интенсивного наблюдения, интенсивной терапии, реанимационных и операционных. В настоящее время разработаны и выпускаются де­сятки различных мониторных систем, однако множество физиоло­гических параметров, поддающихся длительному наблюдению, огра­ничено. Это ограничение связано с трудностью непрерывного измерения физиологических параметров в течение длительного времени. К числу наиболее часто используемых при мониторинге параметров относятся:

1. Электрокардиограмма;

2. Давление крови в различных точках;

3. Частота дыхания (измеряется обычно либо по механичес­ким перемещениям грудной клетки, либо по кривой изменения температуры в носовой полости);

4. Температурная кривая;

5. Содержание газов крови;

6. Минутный объем кровообращения (измеряется обычно либо по кривым разведения индикатора, чаще по термодилюционной кривой, либо ПО реограмме);

7. Содержание газов в выдыхаемом воздухе;

8. Электроэнцефалограмма.

Аппаратное обеспечение мониторных систем и аналогичных сис­тем для функциональной диагностики принципиально практически не отличается. В то же время программное обеспечение имеет опре­деленные отличия, связанные с различным назначением систем.

Этапу подготовки обследования в мониторных системах соответ­ствует этап задания режима наблюдения. Обычно этот этан упрощен, многие установки здесь делаются «но умолчанию» и «фирменным» отличием мониторных систем являются установки граничных значений физиологических параметров, превышение которых приводит к появлению сигнала «тревога».

Этапу «проведение обследования» в мониторных системах соот­ветствует этап «проведение наблюдения». Этот этап является основ­ным, продолжается непрерывно до конца работы системы и при вы­полнении других этапов проходит в фоновом режиме. При этом происходит непрерывная запись регистрируемых показателей в па­мять компьютера с одновременным отображением их на экране мо­нитора.

Важной особенностью мониторных систем является наличие средств экспресс-анализа, и визуализации их результатов в режиме реального времени. Это позволяет отображать на экране монитора также динамику различных производных от контролируемых вели­чин. Все это осуществляется в различных временных масштабах. Причем чем выше качество системы, тем больше возможностей на­блюдения динамики контролируемых и связанных с ними показате­лей она предоставляет.

Этап просмотра и корректировки данных в мониторных систе­мах сводится только к просмотру. Причем здесь важно, чтобы про­граммное обеспечение обеспечивало удобство поиска требуемых участков на многочасовых записях показателей и позволяло бы уви­деть все производные показатели просматриваемого участка запи­си.

Этап «вычислительный анализ» в мониторных системах обычно беднее аналогичного этапа в системах функциональной диагностики и чаще ограничен теми методами анализа, которые могут быть прове­дены в режиме реального времени.

Этап «оформление заключения» здесь чаще всего выполняется в автоматическом режиме и сводится к регистрации выявленных от­клонений от нормы регистрируемых показателей.

Модуль «работа с архивом» в программном обеспечении мони­торных систем обычно отсутствует ввиду большой длины записей наблюдений и практической невозможности создания архива запи­сей.

“■ и информационные

технологии

Медицинские информационные системы

В.О. НОВИЦКИЙ,

д.т.н., профессор МГУПП, генеральный директор ООО «Диакеа-Софт», г. Москва, Россия, nvo60@yandex.ru

Э.Ю. ТАРОНИШВИЛИ,

президент группы компаний «ГамбраМедикал», г. Москва, Россия,

Eric.Taronishvili@gambramedical.ru

Е.М. ШИЛОВ,

д.м.н., профессор, заведующий кафедрой «Нефрология и гемодиализ» Первого МГМУ им. И.М. Сеченова, главный нефролог Минздрава РФ, г. Москва, Россия, emshilov@mma.ru

АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЛЕЧЕБНО-ДИАГНОСТИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ MAXIMUS

УДК 002.53:004.89

Новицкий В.О., Таронишвипи Э.Ю., Шилов Е.М. Автоматизированная информационная система управления лечебно-диагностическим процессом Maximus (ООО «Диакеа-Софт», г. Москва, Россия; Группа компаний «ГамбраМедикал», г. Москва, Россия; Первый МГМУ им. И.М.Сеченова, г. Москва, Россия) Аннотация: Представлены основные компоненты комплексной автоматизированной системы управления лечебно-диагностическим процессом, разработанной на основе системного подхода с внедрением в отделениях нефрологии и гемодиализа. Приведена структура целей системы, рассмотрены концепция PLM и современные информационные технологии, положенные в основу системы, регламентирование и разработка бизнес-процессов, электронная история болезни и автоматический сбор информации о параметрах состояния пациента, элементы системы поддержки принятия решений по диагностике, программе лечения и анализу причинно-следственных связей нозологий, построенные на основе экспертной базы знаний. Показаны Web-интерфейс и аналитическое представление информации в 30-графике.

Ключевые слова: автоматизированная информационная система управления, поддержка принятия решений, концепция PLM, лечебно-диагностический процесс, нозология, системный подход, структура целей, стратегическая карта, BSC, бизнес-процесс, база знаний, экспертная система, диагностическая машина, программа лечения, анализ причинно-следственных связей, экспертная база знаний, моделирование, измерительное оборудование, параметры состояния, пациент, врач, нефрология, гемодиализ, Web-интерфейс, ЭД-графическое представление информации.

UDC 002.53:004.89

Novitskiy V.O., Taronishvili EJ, Shilov E.M. The Maximus automated information system for managing

treatment and diagnostic process (Ltd. «Diakea-Soft», Groups of companies «GambraMedical», I.M.S echenov First Moscow State Medical University, Ministry of Health of the Russian Federation, Moscow, Russia).

Abstract. We introduce the basic components of an integrated automated diagnosis and treatment process control system, developed on the basis of a systematic approach with the introduction of the system in nephrology and dialysis centers. We show the structure of the objectives of the system, discuss the concept of PLM and modern information technology underlying the system, regulation and development of business processes, electronic medical history and automated collection of information about the parameters of the patient, the elements of diagnosis decisions support system, treatment program and analysis of cause and effect links between nosologies, built on the basis of expert knowledge base. We show web-based analytical information reporting tool in 3D-graphics. Keywords: automated information management system, decision support, diagnosis and treatment process, nosology, systematic approach, a framework of goals, strategic map, the business process, knowledge base, expert system, diagnostic machine, the treatment program, the analysis of cause-and-effect links, knowledge base, the doctor, the patient, nephrology, hemodialysis, Web-interface, 3D-graphic based representation of information.

© В.О. Новицкий, Э.Ю. Таронишвили, Е.М. Шилов, 2014 г.

Медицинские информационные системы

www.idmz.ru

гол 4, № Л

■■■■

гш

Важнейшими тенденциями развития здравоохранения в настоящее время являются:

— старение населения и повышение актуальности медицинских услуг; их удорожание;

— оплата медицинских услуг через систему страхования пациентов;

— генерация огромного объема информации о пациентах, болезнях и средствах лечения наряду с низкой эффективностью ее использования;

— стремление к формализации медицинских знаний и обеспечению доступа к ним врачей и пациентов;

— регламентирование бизнес-процессов оказания медицинских услуг;

— быстрое развитие медицинского оборудования и препаратов;

— бурное развитие информационных технологий, активно проникающих в сферу здравоохранения; их интеграция с медицинскими консультационными услугами, а также лабораторными и инструментальными средствами исследований и воздействий;

— пациент все в большей степени рассматривается как «знаток благодаря накопленному опыту», чье активное участие в принятии решений имеет ключевое значение, и становится равноправным и активным партнером в организации и ведении своей медицинской помощи.

Решение проблем в соответствии с вектором тенденций развития современного здравоохранения можно обеспечить комплексом взаимосвязанных мер в социальной, материально-технической, организационно-экономической и технологической сферах как для отрасли в целом, так и в рамках конкретных ее подсистем по областям медицины.

Автоматизированная информационная система управления лечебно-диагностическим процессом Maximus является одним из основных компонентов, призванных внести решительную лепту в повышение результативности и эффективности здравоохранения как в нашей стране, так и за рубежом.

Миссия системы Maximus — максимальное улучшение состояния пациента. Главная цель системы — повышение качества лечебно-диагностического процесса (ЛДП). Структура целей Maximus (рис. 1) лежит в основе организационной структуры и бизнес-процессов всех (более 10) частных центров нефрологии и гемодиализа некоммерческого частного учреждения «Нефрологический экспертный совет» (НЭС) — главного пользователя системы в настоящее время.

Лечебно-диагностический процесс в отделении (центре) нефрологии и гемодиализа является базовым объектом управления в Maximus, спроектированным с учетом масштабирования на другие области медицины.

Все элементы в системе рассматриваются как агрегированные множества параметров, соединенные причинно-следственными связями: параметры состояния пациентов, процедур, оборудования, экономические показатели, критерии оценки качества лечения, работы персонала и клиники в целом…

Управляющим модулем в Maximus является система поддержки принятия решений (СППР) , который в качестве управляющих сигналов вырабатывает предполагаемые диагнозы и клинические протоколы (программы лечения), включающие мероприятия-рекомендации по воздействиям и/или по дополнительным исследованиям. Вырабатываемые управляющие сигналы — мероприятия — являются рекомендациями (наилучшей альтернативой с позиции принятия решений), которые становятся управлениями только после утверждения их врачом как лицом, принимающим решение (ЛПР), и пациентом.

СППР вырабатывает УР на основе базы знаний (БЗ) — компонента СППР, которая формируется на основе экспертной информации и пополняется знаниями на опыте проведения ЛДП.

В основу системы положена концепция PLM (Product Life Management), основные этапы спиралевидного жизненного цикла которой включают:

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 19 ■

“■ и информационные

технологии

Медицинские информационные системы

>

Рис. J. Структура целей системы Maximus

Медицинские информационные системы

www.idmz.ru

гол 4, № Л

■■■■

гш

a. Идея (медицинское сопровождение пациента от поступления до исхода).

b. Исследование и системный анализ требований и потребностей.

c. Создание и развитие организационной структуры системы.

d. Проектирование и развитие бизнеспроцессов системы.

e. Проектирование системы и ее компонентов, создание документации по видам обеспечения.

f. Наполнение и ведение справочников и классификаторов, их анализ и развитие.

g. Формирование БЗ (обучение системы) и ее регулярное пополнение опытом ведущих экспертов, данными статистики эксплуатации системы и выявленными закономерностями причинно-следственных связей.

h. Обучение медицинского персонала и пациентов работе в системе.

i. Постоянный контроль и оценка качества ЛДП по разрабатываемым критериям.

j. Сопровождение и развитие системы на основе организации обратных связей.

k. Сбор данных и оценка критериев работы системы, изменения потребностей, социально-экономических и материально-технических факторов внешней среды, определяющих необходимость реструктуризации системы.

Далее осуществляется переход снова к пункту b.

Методология PLM в системе декомпозируется и реализуется также для ее компонентов: пациентов, оборудования, базы знаний, персонала, отделения и т.д.

Maximus построен на основе применения современных информационных технологий и развивается как взаимосвязанный многофункциональный набор сервисов, которые могут использоваться большим количеством разнообразных удаленных пользователей. На основе Web-сервисов может компоноваться, масштабироваться и адаптироваться в соответствии с особенностями каждого конкретного лечебно-диагностического учреждения или

медицинской компании требуемая система управления. С этой целью система строится на основе сервис-ориентированной архитектуры (SOA) .

Для решения задач многомерного учета и поиска применяются транзакционные и многомерные БД, а также OLAP-технология.

Для проектирования, развития и сопровождения системы используются современные Case-технологии и программные пакеты.

Система управления и регламенты деятельности современной медицинской компании на всех уровнях могут быть построены на базе методологии Сбалансированной системы показателей (ССП или Balanced Score Card — BSC) с использованием стратегических карт (СК) . В Maximus это реализовано как для медицинского концерна в целом, так и для клинической компании, регионального центра нефрологии и гемодиализа (рис. 2) и вплоть до каждого участника ЛДП.

СК предусматривает определение конкретных критериев оценки в привязке к целям, соответствующим 4 перспективам развития (аспектам деятельности) компании. В Maximus это — пациенты, внутренние процессы, обучение и развитие, финансы.

Цели по всем перспективам связаны между собой причинно-следственными связями, соответственно и критерии оценки их достижения взаимозависимы. В основе критериев лежат различные показатели процессов, состояния пациентов, оборудования и др., получаемые автоматически или автоматизированно путем измерений и сбора информации.

Цели и критерии оценки в СК масштабированы и связаны с бизнес-процессами соответствующего уровня детализации. Так, в Maximus по СК компании оценивается деятельность и управление на уровне медицинской компании, по СК центра (отделения) нефрологии и гемодиализа оценивается эффективность работы регионального отделения и качество лечения пациентов, по СК работника — объем и качество работы каждого мед. работника и ка-

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 21 ■

гш

Медицинские информационные системы

1 и информационные

технологии

>

Рис. 2. Стратегическая карта сбалансированной системы показателей для отделения нефрологии и гемодиализа

чество лечения каждого конкретного пациента. Причинно-следственные связи в Maximus моделируются как для целей/критериев, так и для симптомов, синдромов и нозологий (болезней). Так, в виде графов и таблиц представлены связи между главными нозологиями, сопутствующими болезнями и возможными осложнениями с привязкой к соответствующим системам органов и кодам МКБ-10. Это используется при постановке диагнозов, выра-

ботке назначений, прогнозировании динамики состояния пациента и хода ЛДП.

Исследование причинно-следственных связей и бизнес-процессирование в Maximus осуществляются с использованием Case-средств в нескольких нотациях, включая IDEF , BPMN (Business Process Modeling Notation) , и современных программных пакетов.

В Maximus автоматизированно поддерживаются и являются обязательными графическое и

Медицинские информационные системы

www.idmz.ru

гол 4, № Л

■■■■

гш

Ж

Рис. 3. Верхний уровень описания бизнес-процессов — «Ландшафт»

медицинской компании

текстовое описания бизнес-процессов: функции по ролям, сценарии, информационные потоки с декомпозицией от общего к частному на всех уровнях детализации. Так, описание «Ландшафта» медицинской компании на 0-уровне (рис. 3) раскрывается на уровне 1 (например, для БП ОС25-Проведение лабораторных исследований) в структурно-функциональной диаграмме IDEF0 (рис. 4), а функция (например, ОС25.5-Подготовиться к отбору проб материала) описывается в нотации BPMN (рис. 5) с указанием актеров (ролей), информационных потоков (источников, сообщений, документов), сценариев действий (событий, условий) и результирующих связей (вход, исход).

На основе структуры целей и формализованного описания бизнес-процессов в системе формируются организационная структура, штатное расписание, функциональные обязанности и должностные инструкции персонала, а также оцениваются работа сотрудников и изменение состояния пациентов в отделениях нефрологии и гемодиализа НЭС.

На основе бизнес-процессов в Maximus созданы гибкие пользовательские интерфейсы в виде кабинетов (врача (рис. 6), пациента, медсестры и др.), которые настраиваются с использованием виджетов в соответствии с потребностями конкретных пользователей. Интерфейсы также реализованы в нескольких различных

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 23 ■

“■ и информационные

технологии

Медицинские информационные системы

Рис. 4. Описание 1-го уровня бизнес-процесса в нотации IDEF0 — структурно-функциональная диаграмма процесса лабораторных исследований

Рис. 5. Описание 2-го уровня бизнес-процесса в нотации BPMN: подпроцесс отбора проб для лабораторных исследований

Рис. 6. Экран виджета «Кабинет врача»

дизайнерских решениях и могут меняться в зависимости от предназначения, условий адаптации, психологических предпочтений и др. объективных и субъективных факторов.

Пользовательские интерфейсы также в зависимости от уровня управления представлены в 2 видах: одни из них ориентированы на автоматический сбор информации, контроль и управление параметрами ЛДП , другие более приспособлены на аналитическую обработку информации .

На основе бизнес-процессов в Maximus составлен альбом унифицированных медицин-

ских документов и отчетов. Альбом форм может быть оперативно адаптирован к условиям специфики работы лечебного учреждения.

В ходе ЛДП производятся сбор, фиксация, обработка и представление информации о пациенте в электронной истории болезни, отражающей статусные данные, поставленные диагнозы и предписанные назначения, результаты физикальных, лабораторных и инструментальных исследований, терапевтических и др. воздействий, параметры состояния пациента в динамике и др. информация.

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 25 ■

“■ и информационные

технологии

Медицинские информационные системы

Рис. 7. Сбор информации с оборудования с помощью модуля Maximus-Driver

Большая часть информации может собираться автоматически с различных измерительных устройств. Для этого в системе предусмотрен и активно используется модуль Maximus-Driver (рис. 7). С его помощью с большого количества различных подключаемых аппаратов и измерительного оборудования в историю болезни в режиме On-Line считывается и записывается информация об идентифицируемом (па карте) пациенте, его весе, давлении, пульсе, температуре, содержании различных веществ и др. данные. Модуль Maximus-Driver позволяет также заносить в аппараты выработанные системой (СППР Maximus) параметры предписаний, которые после обязательного подтверждения

ЛПР используются в ходе процедур. Наряду с параметрами пациента, Maximus-Driver считывает и обрабатывает параметры состояния лечебно-диагностического оборудования, выдавая различные предупреждения, необходимые сигналы о возможных неисправностях и возникновении аварийных ситуаций.

Номенклатура подключаемого оборудования в библиотеке Maximus-Driver постоянно пополняется по мере появления на рынке медицинских приборов новых передовых образцов различных фирм.

В Maximus реализован удаленный ввод информации о пациентах по всему перечню необходимых параметров. Разработанный для этого специальный Web-интерфейс позво-

Медицинские информационные системы

www.idmz.ru

гол 4, № Л

■■■■

гш

Рис. 8. Визуализация и анализ параметров состояния пациента в MGA

ляет в режиме On-Line пополнять историю болезни, контролировать состояние пациента, получать и передавать информацию о ЛДП и отчеты о работе персонала и лечебного отделения/центра в целом. Web-интерфейс Maximus позволяет реализовать современные медицинские технологии, включая «домашний госпиталь».

Важной компонентой Maximus, очень удобной для оперативной оценки динамики состояния пациентов и соответствующих параметров ЛДП, является Maximus Graphic Analyzer (MGA), позволяющий в табличном и графическом виде отображать значимые параметры пациента и лечебного процесса во времени с указанием их отклонения от нормы (рис. 8).

Если параметр находится в зоне нормы, то на графике он выделяется зеленым цветом, то есть находится в «зеленом коридоре». Параметры в зоне неустойчивого отклонения от нормы выделяются желтым цветом, в зоне явного отклонения от нормы — красным. В MGA можно по интересующему временному срезу посмотреть все необходимые соответствующие параметры состояния пациента и процесса и таким образом проследить возможные причинно-следственные связи.

MGA представляет также возможность увидеть общую картину динамики состояния пациента по заданной группе значимых параметров за период, используя понятие «зеленого коридора», «красной зоны» и т.п. в 3D-

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 27 ■

Рис. 9. Визуализация динамики параметров состояния в 3D в MGA

графическом представлении (рис. 9). Такой взгляд добавляет оперативности в оценке изменения состояния пациента и эффективности лечения, экономит время специалиста и, главное, позволяет увидеть проблему лечения в целом и принять правильное решение по программе назначений.

Эффективность ЛДП оценивается как по качеству и результату лечения, так и по его стоимости. Для этого в Maximus заложены возможности управления как по медико-технологическим, так и по экономическим показателям и критериям. К соответствующим функциям, реализованным в Maximus, относятся:

— расчет затрат на программу лечения по каждому пациенту;

— расчет оплаты за лечение в соответствии с нозологиями в диагнозе по МКБ-10;

— оптимизация программы лечения различным критериям — медицинским и экономическим — с учетом необходимых условий и ограничений;

— расчет показателей и анализ возможностей повышения экономической эффективности ЛДП.

В системе Maximus по заданному регламенту осуществляются сбор данных ЛДП из (серверов) отделений и центров нефрологии и гемодиализа, их централизованное хранение и статистическая обработка в аналитической службе НЭС. Это позволяет планировать распределение ресурсов в медицинской компании (расходные материалы, оборудование, финансы и др.), выявлять актуальные диагнозы, тенденции развития заболеваний в регионах, изменение состояния пациентов с целью свое-

Медицинские информационные системы

www.idmz.ru

гол 4, № Л

■■■■

гш

временного воздействия на возникающие ситуации и решения возможных проблем.

Таким образом, Maximus интегрирует в себе несколько классов систем: классифицирующих, дополняющих и трансформирующих. Она является экспертной анализирующей системой с частично детерминированными знаниями, получающими их из единого источника — БЗ.

Maximus является самообучающейся индуктивной прецедентной системой.

Maximus является адаптивной системой с применением на начальной стадии Case-технологий проектирования с последующим компонентным проектированием при масштабировании и расширении предметной области медицины в системе.

Приведенная идентификация Maximus является основой для формирования БЗ, являющейся интеллектуальным ядром системы и важнейшей частью ее СППР.

Ввод и пополнение знаний в БЗ осуществляются под управлением специалистов — инженеров знаний (аналитиков).

Исходные знания по описанию нозологий берутся на основе обработки данных экспертного опроса ведущих специалистов по областям медицины и формируются в виде фреймовой компоненты БЗ. В ней же в формализованном виде хранятся и пополняются знания по клиническим протоколам лечения пациентов, формируемые на основе авторитетных международных источников, включая www.uptudate.com, а также The National Institute for Health and Clinical Excellence (NICE) (http://www.nice.org.uk) и др.

Своевременная оперативная постановка достоверного диагноза — важнейшая задача, в решении которой СППР Maximus призвана оказывать активную помощь врачу в ходе ЛДП. Данная задача решается модулем «Диагностическая машина».

Выявленные симптомы у пациента из ЭИБ формализуются в признаковом пространстве в виде ситуации, для которой либо подбирается аналогия (диагностический паттерн) в

прецедентной компоненте БЗ, либо ищется решение по фреймовой компоненте описания нозологий. Если имеющихся симптомов недостаточно для постановки достоверного диагноза, то программа на основе анализа описаний наиболее подходящих нозологий по БЗ выдает рекомендуемые дополнительные исследования, целесообразные с позиции значимости, повторяемости, скорости и трудоемкости проведения. Результатом работы диагностической машины является диагноз пациента (рис. 10), содержащий: одну или группу нозологий с указанием главной (основной), сопутствующих и нозологий-осложнений с привязкой к МКБ-10; значения соответствующих критериев достоверности и (или) вероятности наличия данных болезней у пациента, критерии тяжести этих заболеваний у пациента, характеризующих тяжесть его состояния. Врач, руководствуясь рекомендуемой информацией, выданной диагностической машиной, подтверждает диагноз в ЭИБ или корректирует его, что обязательно фиксируется в Maximus и может быть в дальнейшем проанализировано и использовано.

Для прогнозирования развития заболеваний у пациента и анализа возможных причин их возникновения врач может воспользоваться специальным графическим модулем анализа причинно-следственных связей заболеваний в Maximus (рис. 11).

Все заболевания, описанные в системе, связаны между собой на графе дугами-связями, отражающими причинные связи (зеленые), связи — следствия (красные) и двусторонние связи (желтые). Граф строится на основе базы знаний и может быть представлен в различном виде. Так, можно также укрупненно отобразить вероятности причин возникновения и возможных последствий заболеваний, темпы их развития и опасности в зависимости от тяжести состояния пациента. Данный модуль призван помочь врачу в диагностике заболеваний и выработке объективных программ лечения.

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ 29 ■

Рис. 10. Постановка диагноза на основе модуля «Диагностическая машина»

Рис. 11. Виджет «Причинноследственные связи нозологий»

Медицинские информационные системы

www.idmz.ru

гол 4, № Л

■■■■

гш

На основе поставленного диагноза Maximus формирует программу лечения для пациента, включающую необходимые исследования и воздействия с указанием их типов, методов и параметров во времени. Для этого в СППР Maximus применяется методика поиска по «дереву решений». Из фреймовой компоненты описания клинических протоколов загружаются данные БЗ Maximus, соответствующие нозологиям в диагнозе пациента (с учетом МКБ-10).

В результате вырабатывается один или несколько вариантов программы лечения. В последнем случае алгоритмом предусмотрено подключение процедуры оптимизации, которая выдает оптимальное по одному критерию или несколько наилучших вариантов решений по нескольким критериям.

В целях использования опыта проведения ЛДП и сокращения временных затрат поиск решения по программе лечения может быть проведен также с использованием прецедентной компоненты БЗ по аналогии.

Окончательное решение по выбору программы лечения также остается за врачом. Оно фиксируется, анализируется и может быть использовано.

Известно, что разное лечение по-разному оплачивается, но не всегда чем дороже — тем лучше! С другой стороны, ресурсы ЛДП могут

быть больше или меньше, но всегда ограничены. В этих условиях стремлению повысить качество лечения и улучшить состояние пациента часто сопутствуют как медицинские, так и финансово-экономические, технологические, квалификационные, временные и другие ограничения. И наоборот, часто приходится экономить ресурсы при условии поддержания необходимого качества лечения и параметров состояния пациента в требуемых нормах.

На основе данных, собираемых на центральном сервере в учетной базе данных (БД) системы, формируется статистика ЛДП центров нефрологии и гемодиализа НЭС и других медицинских учреждениий и компаний, использующих Maximus.

Обработка статистических данных с использованием инструментов корреляционнорегрессионного анализа, кластеризации, классификации, ассоциации позволяет выявлять закономерности ЛДП, формировать диагностические паттерны и эффективные методики лечения, выявлять тенденции развития заболеваемости, финансирования лечения в регионах, предлагать новые критерии оценки качества лечения, работы персонала и клиник в целом. Наличие подобных возможностей в Maximus позволяет использовать систему для научных исследований в широких областях медицины.

ЛИТЕРАТУРА

1. Новицкий В.О. Постановка задачи и описание системы поддержки принятия решений для управления лечебно-диагностическим процессом на примере отделений нефрологии и гемо-диализа//Врач и информационные технологии. — 2013. — №2 . — С. 16-21.

2. Биберштейн Н., Боуз С, Джонс К., ФиаммантМ., Ша Р. Компас в мире сервис-ориентированной архитектуры (SOA): ценность для бизнеса, планирование и план развития предприя-тия/Пер. с англ. — М.: КУДИЦ-ПРЕСС, 2007. — 256 с.

3. Нортон Д., Каплан Р. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. 2-е изд., испр.и доп./Пер. с англ. — М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2005. — 320 с.

4. Калянов Г.Н. Моделирование, анализ, организация и автоматизация бизнес-процессов. — М.: Финансы и статистика, 2007. — 240 с.

5. Самуйлов К.Е., Чукарин А.В., Яркина Н.В. Бизнес-процессы и информационные технологии в управлении телекоммуникационными компаниями. — М.: Альпина Паблишерз, 2009. — 442 с.

■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■■ ! п ■■ ■ ■ ■■■ ■■ ■■ ■ ■ ■ ■■■ ■■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■■ ■■ ■ ■

6 дней ago

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *